吳士煒

摘要：改革開放之后，中國經(jīng)濟快速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民收入不斷提高，與此同時，城鄉(xiāng)、城市與鄉(xiāng)村內(nèi)部收入差距不斷擴大，農(nóng)村剩余勞動力大量涌入城市。在城市化進程加快的過程中，社會犯罪率水平，尤其是刑事犯罪率也不斷攀升?；谥袊?986—2012年時間序列數(shù)據(jù)實證檢驗發(fā)現(xiàn)：不管在短期還是長期中，刑事犯罪率與經(jīng)濟增長之間都存在倒U型關系，城鄉(xiāng)收入差距越大，社會刑事犯罪率水平越高。此外，鄉(xiāng)村流動人口率、失業(yè)率、城市人口密度與破案率對刑事犯罪率也存在影響。因此，中央與地方政府應建立完善的城鄉(xiāng)社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生、養(yǎng)老保險與勞動力市場制度，降低城市準入門檻，縮小城鄉(xiāng)與城市內(nèi)部收入差距。同時，要重視犯罪率與經(jīng)濟增長之間的客觀規(guī)律，在經(jīng)濟發(fā)展的同時更注意降低社會犯罪率水平。

關鍵詞：犯罪率；城鄉(xiāng)收入差距；人均GDP；失業(yè)率；城鎮(zhèn)化

文章編號：2095-5960（2015）04-0103-08；中圖分類號：F061.4；文獻標識碼：A

縱觀西方經(jīng)濟發(fā)展歷程可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟發(fā)展初期，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與居民收入水平不斷提高的同時，城鄉(xiāng)、城市內(nèi)部收入差距與犯罪率不斷攀升，隨著經(jīng)濟結構與制度不斷完善，收入差距與犯罪率有所下降，經(jīng)濟發(fā)展與犯罪率之間呈現(xiàn)倒U型曲線，并且失業(yè)率較高的時期，財產(chǎn)與暴力犯罪率水平有所提高，政府加大對犯罪打擊與懲罰力度，有助于降低犯罪率水平。改革開放之后，中國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民收入水平不斷提高的同時，由于戶籍制度的約束，改革紅利主要被城市利益團體與居民所獲取，城鄉(xiāng)居民收入差距不斷擴大，并且不斷涌入城市的農(nóng)村剩余勞動力，也擴大了城市內(nèi)部收入差距與失業(yè)率水平，推高了城市犯罪率。改革開放之后，中國財產(chǎn)與暴力犯罪案件與人數(shù)不斷增多。其中，檢察院每萬人批準與逮捕人數(shù)從1986年的3.31上升到2012年的7.28，公安機關刑事立案由1986年的54.7萬起提升到665.1萬起。不斷擴大的犯罪率不僅影響個人財產(chǎn)與人身安全，對構建和諧與法制社會也是不利的，如何預防與降低犯罪率將成為構建和諧社會的關鍵點所在。

一、文獻綜述

犯罪經(jīng)濟學興起于西方世界，貝克爾（1968）首次從經(jīng)濟學視角分析社會犯罪問題，之后國內(nèi)外學者從收入差距、貧困率、失業(yè)率、人口流動、法律威懾力等角度對其進行分析。[1]國外學者中Ehrlich（1973）認為收入差距越大，低收入從事財產(chǎn)犯罪概率越高。[2]Tsushima（1996）指出影響日本犯罪率的主要因素包括：貧困率、收入差距與失業(yè)率，其中貧困率對刑事犯罪影響最大。[3]Chiu（1998）認為收入差距擴大會誘發(fā)盜竊犯罪行為的攀升。[4]Doyle（1999）利用面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)不完善勞動力市場制度會擴大收入差距，特別是對于低收入者與失業(yè)者，進而誘發(fā)其從事犯罪行為。[5]Kelly（2000）對美國犯罪分析發(fā)現(xiàn)，收入差距擴大是誘發(fā)暴力犯罪的主要原因。[6]Fajnzylber（2002）利用39個國家數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，收入差距、失業(yè)率、貧困率是影響犯罪率的主要因素。[7]Imrohoroglu（2004）通過實證檢驗與理論分析發(fā)現(xiàn)，收入差距降低，尤其是低收入者收入水平提高，有助于降低社會犯罪率水平。[8]Soares（2004）從法律威懾效率對犯罪率進行研究發(fā)現(xiàn)，犯罪處罰力度越大，有利于降低社會總犯罪率水平。[9]Demombynes（2005）對南非調(diào)查發(fā)現(xiàn)收入差距是影響犯罪率的主要原因，提高低收入福利對降低犯罪率有顯著影響。[10]Robert（2005）指出收入不平等是誘發(fā)刑事與財產(chǎn)犯罪的主要原因，貧困率與失業(yè)率對犯罪率也存在相關性。[11]Choe（2008）認為美國低收入者，尤其是黑人為從事犯罪主要人群，政府增加社會保障支出利于降低刑事與財產(chǎn)犯罪率。[12]Douglas（2011）通過研究發(fā)現(xiàn)貧困率越高，從事財產(chǎn)犯罪人群與概率越大。[13]Cerro（2013）對阿根廷分析發(fā)現(xiàn)，收入不平等與失業(yè)率越高，個人從事犯罪概率越大。[14]

國內(nèi)學者中胡聯(lián)合等（2005）指出居民之間、城鄉(xiāng)與地區(qū)之間收入差距擴大會提高社會總體犯罪率水平。[15]陳屹立（2008）認為城市內(nèi)部、城鄉(xiāng)收入差距、失業(yè)率、貧困率、個人受教育程度是影響個人從事犯罪行為的主要因素。[16]陳剛等（2009）指出大規(guī)模人口流動，特別是省際流動會擴大城市犯罪率水平。[17]陳春良和易君健（2009）通過分析發(fā)現(xiàn)相對與絕對收入差距增大均會導致刑事犯罪率攀升。[18]史晉川和吳興杰（2010）指出一方面流動人口有助于縮小收入差距，進而降低犯罪率水平，另一方面流動人口與其他群體之間收入擴大會加劇社會犯罪行為。[19]吳一平和芮萌（2011）通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)基尼系數(shù)越高，刑事犯罪率越大，政府加大對福利支出與提高人力資本水平有助于降低犯罪率。[20]張沖和孫煒紅（2013）認為城鎮(zhèn)失業(yè)率和城市居民收入差距與財產(chǎn)犯罪呈正相關性，個人受教育水平越高，有利于降低其從事犯罪的概率。[21]陳碩和劉飛（2013）利用“自上而下”方法調(diào)查發(fā)現(xiàn)，犯罪率快速上升的同時，犯罪社會成本不斷擴大。[22]徐宏發(fā)（2014）通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)收入差距與威懾效應是影響中國犯罪率的主要原因，懲罰力度對財產(chǎn)犯罪影響不顯著。[23]黃艷敏和張巖貴（2014）通過研究發(fā)現(xiàn)中國公共安全支出對維持社會穩(wěn)定有重要作用。[24]國內(nèi)外學者從收入差距、失業(yè)率、流動人口等角度對犯罪率分析文獻較多，但目前國內(nèi)未有文獻驗證犯罪庫茲涅茨倒U型在中國是否適用，本研究從經(jīng)濟增長角度驗證犯罪庫茲涅茨倒U型存在與否。

二、理論分析

（一）公安機關與檢察院立案情況

改革開放之后，中國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展，但在發(fā)展過程中，刑事、民事與行政違法犯罪案件不斷攀升。其中，刑事案件包括：殺人、傷害、搶劫、強奸、拐賣婦女兒童、盜竊、財產(chǎn)詐騙、走私等；治安案件包括：擾亂公共秩序、打架斗毆、偷竊財物、盜竊、敲詐勒索等；公安機關通過檢察院批準逮捕犯罪嫌疑人，檢察院批準與逮捕案件包括：公安和監(jiān)獄機關提請逮捕、危害國家與公共安全、侵犯公民人身和民主權利、侵犯財產(chǎn)等。本研究中公安機關刑事/治安立案（起/萬人）=公安機關（刑事/治安）立案/總人口，檢察院批準與逮捕案件（起/十萬人）=檢察院批準與逮捕案件/總人口。1986—2012年全國公安機關刑事（治安）立案與檢察院批捕情況見圖1。

從圖1中可以看出1986—2012年公安機關刑事與治安立案總體呈現(xiàn)上升趨勢，治安立案數(shù)量與增長速度遠超刑事案件，檢察院批準與逮捕人數(shù)及案件呈小幅上升狀態(tài)。由于中國公安機關在1996與2001年對犯罪實行嚴打政策，1997與2002年刑事與治安犯罪率有所下降，尤其是暴力犯罪。但2006年之后刑事與治安案件呈直線上升趨勢，不斷擴大的犯罪率會影響社會穩(wěn)定與個人安全，預防與降低犯罪率刻不容緩。

（二）公安機關刑事犯罪情況

我國公安機關刑事立案中，殺人、傷害、搶劫、強奸與拐賣婦女兒童屬于暴力犯罪；盜竊、財產(chǎn)詐騙、偽造貨幣與走私屬于財產(chǎn)犯罪；國外還包括販毒、違禁物品交易等。改革開放之后，中國暴力與財產(chǎn)犯罪案例與人員數(shù)不斷增多，主要以財產(chǎn)犯罪為主，尤其是盜竊案件。中央與地方政府為有效控制犯罪率水平，在1983、1996與2001年實施嚴打，通過提高破案率與懲治力度，以降低個人犯罪潛在收益與提高犯罪成本，進而達到降低個人犯罪的概率。本研究中公安機關財產(chǎn)/暴力立案（起/萬人）=公安機關（財產(chǎn)/暴力）立案/總人口，詳情如圖2所示：

從圖2可以發(fā)現(xiàn)，1986—2012年公安機關刑事立案與破案率二者之間呈現(xiàn)明顯負相關性。刑事立案從1986年的每萬人5.09起上升到2012年的48.38起，破案率從1986的79.2%下降到42.86%，破案率降低是刑事犯罪攀升的主要原因之一。財產(chǎn)犯罪中以盜竊與詐騙為主，1986年二者值分別為3.96與0.14，2012年上升到31.64與4.1，其整體波動趨勢與刑事犯罪相近；而暴力犯罪在1984—1985、1989與2002年有所下降。不斷提高的刑事與財產(chǎn)犯罪不僅影響個人財務與人身安全，也對構建和諧社會與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展是不利的。

（三）城鄉(xiāng)收入差距與經(jīng)濟增長情況

西方各國經(jīng)濟發(fā)展初期，城鄉(xiāng)居民收入不斷提高的同時，城鄉(xiāng)、城市內(nèi)部收入差距不斷擴大，社會兩極分化程度不斷加劇，低收入者、貧困者與失業(yè)者生活在城市底層，個人幸福感遠低于城市中高收入者，“不患寡而患不均”的思想，誘使其從事犯罪行為，特別是財產(chǎn)犯罪。改革開放之后，中國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化迅速增長，個人收入水平的提高有利于降低犯罪者從事犯罪活動獲取的潛在收益，但城鄉(xiāng)分治使得改革紅利主要被城市居民與利益團體獲取，農(nóng)村剩余勞動力為提高個人收入水平大量涌入城市，由于農(nóng)民工人力資本水平不高，獲取工資與報酬相對城市居民相對較低，會加劇城市內(nèi)部收入差距。本研究城鄉(xiāng)收入差距（萬元）=城市居民家庭人均可支配收入-農(nóng)村居民家庭人均純收入，詳情見圖3：

從圖3中可以看出：1986—2012年期間，中國城鄉(xiāng)收入差距絕對值與人均GDP呈遞增趨勢，城鄉(xiāng)收入差距相對值在1994—1997期間及2009年之后呈小幅下跌情況，其余年份均呈上升的趨勢，并且在2009年達到最高值3.33，而GDP增長率呈波浪式波動趨勢。貝克爾指出犯罪是基于成本-收益分析的理性行為，隨著城鄉(xiāng)收入差距不斷擴大，低收入尤其是貧困者從事犯罪獲取的潛在收益提升，并且人均GDP不斷提高，犯罪者通過犯罪活動從個人尤其是高收入者中獲取的收益也呈遞增的趨勢，會進一步加劇其從事犯罪的概率。

三、數(shù)據(jù)來源與實證檢驗

（一）數(shù)據(jù)來源

庫茲涅茨在20世紀50年代通過分析發(fā)現(xiàn)，各國收入分配與經(jīng)濟增長之間存在倒U型曲線。即經(jīng)濟發(fā)展初期，居民收入差距不斷擴大，隨著經(jīng)濟水平不斷發(fā)展，收入差距呈下降的趨勢，庫茲涅茨倒U型曲線在分析環(huán)境、收入分配等方面都有一定的適用性。本研究選取1986—2012年全國時間序列數(shù)據(jù)，從人均GDP與刑事犯罪率關系角度驗證犯罪庫茲涅茨倒U型曲線是否適用，并從城鄉(xiāng)收入差距、失業(yè)率、破案率與城鎮(zhèn)化角度對刑事犯罪率進行分析，其變量定義如表1所示。

（二）實證檢驗

為驗證犯罪庫茲涅茨倒U型曲線在中國是否適用，本研究利用Eviews7.0軟件，從短期與長期角度定量分析中國刑事犯罪率影響因素，短期利用OLS模型進行分析，長期通過Johansen協(xié)整檢驗。具體結果見表2、表3。

本研究基于OLS回歸與Johansen協(xié)整檢驗發(fā)現(xiàn)：不管在長期還是短期，刑事犯罪庫茲涅茨倒U型曲線在中國成立。即在經(jīng)濟發(fā)展初期，工業(yè)化與城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展，居民收入水平不斷提高的同時，城鄉(xiāng)、城市與農(nóng)村內(nèi)部收入差距不斷擴大，不斷加劇的收入差距促使低收入者通過從事違法犯罪行為提高個人收入水平，暴力與財產(chǎn)犯罪不斷攀升，居民個人財產(chǎn)與人身安全受到威脅加劇。隨著改革的不斷深入，社會政治、經(jīng)濟、文化等制度變遷朝著良好的方向前進，城鄉(xiāng)社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生、養(yǎng)老保險與就業(yè)制度得到不斷完善，并且全社會生產(chǎn)效率得到大幅度提高，居民個人收入水平增加較高，城鄉(xiāng)、城市與農(nóng)村內(nèi)部收入差距不斷縮小，低收入者尤其是貧困者人數(shù)不斷下降，個人從事犯罪潛在收益下降、隱性與顯性成本上升，從事財產(chǎn)與暴力犯罪概率下降，進而降低社會總體犯罪率水平。這說明刑事犯罪庫茲涅茨倒U型曲線在中國得到較好的檢驗。

同時，研究發(fā)現(xiàn)不管在短期還是長期，城鄉(xiāng)收入差距與鄉(xiāng)村人口流動率對刑事犯罪率影響系數(shù)均為正，并且是高度顯著的。新中國成立初期，政府通過制定戶籍制度將社會劃分為城市與農(nóng)村，形成城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟、政治與文化結構，城鄉(xiāng)分治由此產(chǎn)生。改革開放之后，中國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民收入水平不斷提高，但改革紅利主要被城市居民與集團獲取，城鄉(xiāng)收入差距呈不斷擴大趨勢，城鄉(xiāng)二元結構表現(xiàn)愈加明顯。隨著改革的不斷深入，農(nóng)村剩余勞動力自發(fā)從鄉(xiāng)村流入城市，大規(guī)模的農(nóng)村人口流入城市給城市就業(yè)與環(huán)境帶來較大的壓力。農(nóng)民工由于人力資本水平相對較低，只能在城市中從事底層工作，工資與福利水平遠低于城市居民，并且由于戶籍制度約束，農(nóng)民工在社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生、子女教育等方面受到歧視，相對于城市居民具有更高的犯罪概率，在一定程度上會加劇社會犯罪行為。

從表2模型III中可以看出，在短期中刑事破案率有利于降低刑事犯罪率，而失業(yè)率與城鎮(zhèn)化率對刑事犯罪率影響為正，與預期相符。改革開放之后，中國經(jīng)濟發(fā)展的同時個人從事財產(chǎn)與暴力犯罪案件與人員不斷攀升，政府在1981、1996與2001年對犯罪進行嚴打，導致1982、1997與2002年犯罪率出現(xiàn)短暫的下降，說明公安機關通過嚴打，以提高破案率與懲罰力度，有助于降低總體犯罪率水平。當失業(yè)率水平較高時，城市失業(yè)人員增加，失業(yè)者尤其是貧困者，迫于生活壓力會從事犯罪行為，以提高自身收入水平，進而提升社會總體犯罪率。城市人口密度越高地區(qū)往往也是經(jīng)濟越發(fā)達地區(qū)，當個人獲取就業(yè)概率越低，其從犯罪中獲取的收益也相對越高，這在一定程度上會促進犯罪率的提高。

（三）格蘭杰因果檢驗

通過格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)：在表4模型I中人均GDP是刑事犯罪率的格蘭杰原因，人均GDP與其平方之間存在雙向格蘭杰因果關系；模型II中鄉(xiāng)村流動人口率是刑事犯罪率提高的格蘭杰原因，而刑事犯罪率提高會加劇城鄉(xiāng)收入差距的擴大，城鄉(xiāng)收入差距擴大會加劇農(nóng)村人口向城市流動，進而擴大刑事犯罪率水平；模型III中刑事犯罪破案率提升是犯罪率下降的格蘭杰原因，失業(yè)率上升是犯罪率上升的格蘭杰原因，CRIM與UNEMP是URB是格蘭杰原因，UNEMP是RATE的格蘭杰原因。

四、結論與啟示

犯罪經(jīng)濟學起始于Becker（1968）的犯罪成本-收益分析，之后國內(nèi)外學者從居民收入差距、失業(yè)率、人口流動、貧困率、犯罪威懾力等角度對刑事與財產(chǎn)犯罪進行分析，涉及時間序列與面板數(shù)據(jù)。本研究基于1986—2012年全國時間序列數(shù)據(jù)進行分析，通過分析發(fā)現(xiàn)：不管在短期還是長期人均GDP與刑事犯罪率之間存在倒U型關系。經(jīng)濟發(fā)展初期城鄉(xiāng)居民收入水平提高的同時，城鄉(xiāng)、城市與農(nóng)村內(nèi)部收入差距不斷擴大，“不患寡而患不均”的思想促使低收入者從事刑事犯罪行為。隨著改革不斷深入，社會整體福利水平提高，收入差距不斷縮小，犯罪潛在收益下降、成本上升，從而降低整體犯罪水平，并且城鄉(xiāng)收入差距與鄉(xiāng)村流動人口率在短期與長期對刑事犯罪影響為正。在短期中失業(yè)率與城市人口密度對刑事犯罪率影響為正，刑事破案率越高，法律威懾力越強，有利于降低刑事犯罪率水平。

改革開放之后，中國工業(yè)化與城市化進程不斷推進，城鄉(xiāng)居民收入水平不斷提高，但同時要認識到社會犯罪率水平也不斷攀升，尤其是刑事犯罪中的財產(chǎn)犯罪。不斷擴大的犯罪率不但影響居民財產(chǎn)與人身安全，對經(jīng)濟發(fā)展、社會穩(wěn)定與構建和諧社會都是不利的，如何在經(jīng)濟發(fā)展的同時有效控制犯罪率將成為未來經(jīng)濟學界研究重點之一。

為有效降低社會犯罪率，首先，中央與地方政府應構建完善的城鄉(xiāng)社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生與養(yǎng)老保險體系，并加強對農(nóng)村職業(yè)技能與教育投入，通過提高農(nóng)民人力資本水平，進而提升其獲取工作與報酬的概率，從而降低城鄉(xiāng)與城市內(nèi)部收入差距。其次，要放寬城市準入門檻，允許更多的農(nóng)村剩余勞動力進入城市就業(yè)，與此同時要改革勞動力市場制度，降低對農(nóng)民工就業(yè)歧視，并在農(nóng)民工子女教育、五險一金方面給予更多的公平性待遇。再次，要對城市低收入者、貧困者與失業(yè)者給予足夠的救濟基金，降低城鄉(xiāng)貧困率與貧困者貧困程度，并通過完善法律法規(guī)，提高懲罰力度與破案率，增強法律威懾效應，以降低犯罪率水平。最后，應認識到經(jīng)濟發(fā)展與犯罪率之間存在客觀關系，國內(nèi)外學者研究重點應放在如何于經(jīng)濟發(fā)展的同時降低犯罪率，尤其是刑事犯罪率，這對構建和諧社會具有重要意義。

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責任編輯：吳錦丹 吳錦丹 蕭敏娜 常明明